基于过程控制技术的清洁生产及其在制浆生产过程中的应用研究

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1、浙江大学博士学位论文基于过程控制技术的清洁生产及其在制浆生产过程中的应用研究姓名：金福江申请学位级别：博士专业：控制理论与控制工程指导教师：李平;王慧2002.4.1浙江大学博士学位论文，(根据智能体的模型、结构、通信和协调的基本理论，以及制浆过程清洁生产这样一个复杂、大规模系统完成全局优化的要求，建立了制浆过程清洁生产的多智能体模型，为完成制浆过程清洁生产全局优化的要求奠定了基础。力5．提出了基于多智能体的多目标优化算法和多变量DMC的分布式智能控制算法，／以面向制浆生产过程清洁生产的多智能体模型为基础，结合多目标优化算法和多变量DMC算法，提

2、出了基于多智能体技术的多目标优化算法和多变量DMC的分布式智能控制算法，并用对制浆生产蒸煮过程进行优化和控制的仿真实例说明了以上两种算法的有效性和可行性。以上研究用多智能体技术解决了优化算法以及控制算法之间的通信和协调问题，使过程控制技术与多智能体技术结合由理论上定性研究上升到技术实现水平，为多目标优化和控制算法研究提供了新的研究思路和设计框架。本文应用可持续发展理论，论述了过程控制清洁生产是一种可持续发展模式。从多目标优化、化学化工反应控制以及复杂大系统建模、优化和控制方面对基于过程控制技术清洁生产进行了深入研究，为清洁生产研究提供了新方法和思

3、路≥／。关键词：(r可持续发展j清洁生彦，过程控制渭牿至互多，f多目标优化’＼6遗传算法，软测量、推断控制，f多智能体y分布式智能控制系统／玎浙江大学博士学位论文=_===。：!々====j==自±!∞_==========_ABSTRACTCleaner口mductionisakindofsustainabledevelopmentmode．Thisthesisfocusonmeidealofcleanerproductionbasedonprocesscontrol，andtheapproachesofcleanerproductionbas

4、ed011processcontrolarestudiedin·depthinthebackgroundofpulpproductionprocess．BasedOiladiscussiononthecontents，background，significanceandtheup—to—nowachievementsincleanerproductionindetail-wepresentourresearchesinfivewaysasfollows：(1)Theideaofcleanerproductionbasedonprocesscont

5、roltechnologyisdemonstratedin-depth．Byanalyzingtheconceptofdevelopment，thisthesisilluminatessignificaneeofsustainabledevelopment，andtestifiesthatcleanerproductionisakindofsustainabledevelopmentmode．Basedonasystematicdiscussionontheup。to’nowresearchachievementincleanerproducti

6、on，theideaofcleanerproductionbasedonprocesscontrolisdemonstratedin—depth，it'sfeasibilityandfundamentalityarepresentedTheideaofcleanerproductionbasedOilprocesscontrolispromotedamoreadvancedtheoretic】evel(2)Multi-objectiveoptimizationisappliedtoimplementcleanerproductionforadig

7、esterprocessThemodelsofVectorMathematicProgram(VMP)andLexicographicalStratifiedProgramming(LSP)forthedigesterprocessaresetup，respectively,TheapproachesofLSPmulti—objectiveoptimizationbasedongeneticalgorithmsandmulti—objectivegeneticalgorithmbasedonParetostratumandnichetechniq

8、uearepresented．Theweaknessofgeneralapproachofmulti—objectiveoptimiza